Искусственный интеллект стратегически важен для управления корпоративными стратегиями. Каждый день появляются новые примеры новых проблем, которые решаются, и старых рынков разрушает то, что все вместе называют «искусственным интеллектом». Предприятиям, у которых нет стратегии ИИ, было бы разумно сразу же начать работать над ней.
К сожалению, менеджерам часто не хватает понимания, когда дело доходит до ИИ, и это началось с самого термина. Искусственный общий интеллект — это то, о чем люди думают и видят, разрушая мир в апокалиптических летних блокбастерах. AGI относится к предоставлению компьютерного интеллекта, который (обычно) воспроизводит биологический интеллект. Это в основном в лабораториях и исследовательских проектах. Если вы ищете алгоритмы, которые сокращают кодирование и могут решать новые проблемы, это относится к области машинного обучения.
Более подробное знакомство с ИИ и компаниями, которые его используют, поможет менеджерам более разумно обсуждать ИИ со своими командами.
1. Машинное обучение
Это лежит в основе корпоративных стратегий искусственного интеллекта большинства коммерческих организаций и имеет большой потенциал. Платформа машинного обучения включает в себя алгоритмы, средства разработки, API, развертывание моделей и многое другое. Компьютерам предоставляется возможность учиться без явного программирования. Инновационные стартапы и крупные компании, такие как Amazon, Google и Microsoft, используют машинное обучение.
2. Платформы глубокого обучения
Глубокое обучение — это подполе машинного обучения. Он вдохновлен тем, как работает мозг и использует искусственные нейронные сети (ИНС), но не дотягивает до ОИИ. Через эти сети проходит информация, влияющая на их структуру. Они могут меняться или «учиться» — на основе вывода и ввода. Обучение происходит в результате наблюдения за наборами данных. Глубокое обучение — это растущая тенденция в области ИИ, которая хорошо сочетается с приложениями для работы с большими данными. Это особенно помогает, когда дело доходит до распознавания закономерностей и классификации. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion и Saffron Technology — компании, за которыми стоит следить.
3. Обработка естественного языка
НЛП занимается взаимодействием между человеческими языками и компьютерами. Компьютерные программы могут понимать устную или письменную человеческую речь. Такие программы, как Alexa от Amazon, Siri от Apple, Cortana от Microsoft и Google Assistant, используют НЛП, чтобы понимать вопросы пользователей и отвечать на них. Это широко использовалось при обслуживании, поддержке и транзакциях с клиентами, но имеет огромный потенциал для улучшения внутренних процессов компании.
4. Генерация естественного языка
Программное обеспечение NLG используется для преобразования всех видов данных в удобочитаемый текст. Это недооцененная, потенциально преобразующая технология со многими приложениями, такими как автоматизация отчетов бизнес-аналитики, описаний продуктов, финансовых отчетов, заметок о встречах и многого другого. Возможность создавать настраиваемый специальный контент с дополнительными дополнительными затратами является более мощной, чем многие думают. Структурированные данные преобразуются в текст с большой скоростью, пишется как человек, но со скоростью несколько страниц в секунду. Automated Insights делает здесь очень интересные вещи. Другие игроки, за которыми стоит следить на этом рынке, включают Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reasoning, Yseop и Cambridge Semantics.
5. Виртуальные агенты
Такие термины, как виртуальный агент, виртуальный помощник и интеллектуальный виртуальный помощник, часто используются как синонимы. Некоторые люди пытаются провести различие между ними, рассматривая виртуальных агентов как развернутых для помощи клиентам, в то время как виртуальные помощники — это своего рода личный онлайн-помощник. Виртуальные агенты часто представляются в виде созданных компьютером персонажей с искусственным интеллектом, которые могут вести интеллектуальный диалог с пользователями. Он может отвечать на вопросы и вести себя невербально. Одним из преимуществ виртуальных агентов является то, что клиенты могут получать помощь 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, и им больше не нужно ждать, пока утром откроется какой-либо колл-центр. В будущем обратите внимание на более сложные приложения, подобные этому, в медицинской и промышленной областях.
6. Распознавание речи
Это способность программы распознавать и анализировать слова и фразы разговорного языка и преобразовывать их в данные. Распознавание речи может применяться предприятием для маршрутизации вызовов, голосового набора, голосового поиска и преобразования речи в текст. Одним из недостатков распознавания речи является то, что оно может не распознавать слова из-за различий в произношении и фонового шума. Программное обеспечение для распознавания речи все чаще устанавливается на мобильные устройства. Компании, за которыми стоит следить в этой области, — это Nuance Communications, OpenText, Verint Systems и NICE.
7. Аппаратное обеспечение со встроенным ИИ
Сюда входят устройства со встроенным ИИ, чипами и графическими процессорами (GPU). Google встроил ИИ в свое оборудование, чтобы установить сквозной контроль и дать ему толчок в будущее. Влияние интеграции ИИ с оборудованием выходит далеко за рамки потребительских приложений, таких как создание развлечений и выход на новый уровень игр. Это тип технологии, которая будет использоваться для продвижения глубокого обучения. Наблюдайте за такими компаниями, как Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate и Cray.
8. Управление решениями
Управление бизнес-решениями (BDM), также называемое управлением корпоративными решениями, охватывает все аспекты проектирования, создания и управления автоматизированными системами для принятия решений. Он используется организациями для управления взаимодействием с сотрудниками, клиентами и поставщиками. Основное внимание уделяется созданию более четкого понимания и оптимизации оперативных решений. Традиционные системы управления слишком негибки и не могут учиться, адаптировать или применять аналитику, чтобы максимизировать ценность больших данных.
Управление принятием решений улучшает процесс принятия решений, используя всю возможную информацию, чтобы сделать лучший выбор, повышая гибкость, последовательность и точность. При этом учитываются все временные ограничения и известные риски.
Организации, занимающиеся банковскими, страховыми и финансовыми услугами, интегрируют программное обеспечение для принятия решений в свои процессы и обслуживание клиентов. Автоматизация решений помогает, когда требуется принятие больших объемов решений, и позволяет сделать решения более информативными, эффективными и последовательными.
